Detection of Genetic Components of Variation for Yield, Fibre and Quality Traits in Flax (Linum usitatissimum L.)
Notice bibliographique
Résumé
The research was carried out using generation mean analysis derived from crosses of TL-11 x Him Alsi-2, Turkey x Binwa and TL-43 x Binwa at two locations i.e. E1 and E2. Out of the three crosses, TL -11 x Him Alsi-2 was the best cross in both the locations. This cross invariably has given 2-3 times higher yield than the remaining crosses. Therefore, the results obtained in the present investigation with respect to the above best cross for generation mean analysis suggested that both additive and dominance gene effects were important for most of the traits but dominance was predominant as compared to additive effects. Duplicate type of gene action was observed in the expression of days to 50 per cent flowering, seed yield per plant, plant height, technical height and fibre traits in E2 for the above cross which implies the use of biparental approach and selection to be deferred to later generations. Complimentary type of gene action was observed for biological yield per plant, seed yield per plant which implies the use of biparental approach and early generation selection. Therefore, it appears worthwhile to go for biparental matings or few cycles of recurrent selection for the accumulation of favourable genes for seed yield and its components in linseed. Different breeding strategy for crosswise as well as location wise is suggested because gene action was different in two locations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».